trabajo electivo 3 listo.docx

8/17/2019 TRABAJO ELECTIVO 3 LISTO.docx

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UNIVERSIDAD NACIONAL DEL ALTIPLANO

FACULTAD DE INGENIERIA ECONOMICA

ESCUELA PROFESIONAL

INGENIERIA ECONOMICA

TRABAJO ENCARGADO“EVALUACION DE IMPACTO DE PROGRAMAS SOCIALES”

PROGRAMA: CAPACITACION AGRICOLA

CURSO: ELECTIVO III


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SEMESTRE : IX

DOCENTE: ING. RENE PAZ PAREDES

PRESENTADO POR: ROQUE SUCASACA, Edgar QUISPE CARRILLO, Ross ! P r"#QUISPE VEL$SQUES ,J%a& Pas'or COLQUE (IGUEROA, Rog r

Puno - Perú

2016

RESUMEN

Este documento anali a la estrate!ia com"etiti#a del sector a!rario en laeconom$a "eruana% centr&ndose en las me'oras en "roducti#idad ( sucom"etiti#idad. Descri)imos )re#emente la teor$a econ*mica acerca de aumentosen la "roducti#idad de los +actores de "roducci*n ( el incremento de la "roducci*n

como el resultado de esos aumentos. ,am)i n anali amos )re#emente lose#entos ist*ricos de las últimas d cadas /ue moldearon la realidad a!r$colaactual en el Perú% )asada )&sicamente en la +ra!mentaci*n de las unidadesa!rarias. ue!o descri)imos donde estamos a ora en t rminos de realidad a!raria( donde #amos% de acuerdo a las tendencias internacionales ( econom$as!lo)ali adas.


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INTRODUCCION

Desde ace un a o la Direcci*n Re!ional A!raria #iene coordinando% desde el3omit Re!ional de Gesti*n A!raria4 53 REGA7 con los or!anismos adscritos al

8inisterio de A!ricultura 5SENASA% INIA% AGR R9RA % A As% PSI : PE ,7%NGs 5;A % 3IR8A7 ( los Pro(ectos Es"eciales del Go)ierno Re!ional 5PE3SA%

PRADERA% PR RRIDRE7< a ello se suma la 9ni#ersidad Nacional del Alti"lano5Escuelas Pro+esionales de A!ronom$a% Econom$a% =eterinaria% ,ra)a'o Social7<con la ;inalidad de articular el tra)a'o del sector a!rario "ara )rindar en +ormaor!ani ada la "ro#isi*n de )ienes 5in+raestructura "roducti#a7 ( ser#icios5asistencia t cnica% ca"acitaci*n ( !esti*n7% #$a las or!ani aciones de los"roductores /ue desde el 2006 #ienen con+ormando las mesas de tra)a'o de>3am lidos% &cteos% ?a)a% Pa"a Nati#a 5tunta7% 3 ar/ui 3 alona ( 3u(es. ,al esas$ /ue el "asado a o se tu#o la "resentaci*n de 3 NA PA3A% a /uienes se lesin+ormo ( com"rometi* "ara /ue se inte!ren ( +ortale can la mesa de cam lidos/ue #iene +uncionando. En cu(o acto se #io /ue los "roductores demostraron% lae@istencia de una instancia de coordinaci*n como ente% /ue e#ite la du"licidad deacciones en la re!i*n. De i!ual manera SIERRA E P R,AD RA% i o su"resentaci*n en Puno% /uienes tam)i n lue!o de in+ormarse de la e@istencia de


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mesas tem&ticas de los "rinci"ales "roductos de la re!i*n decidieron incor"orarsea las corres"ondientes mesas% /uedando como tarea +ormar la mesas de"roductos tro"icales% considerando /ue "oco se a tra)a'ado en la re!i*n Sel#a dePuno. As$ mismo de)emos in+ormar la constituci*n de los 3omit s Pro#inciales deGesti*n A!raria4 53 PR GA7% /ue tienen la +unci*n de articular el sector a!rario

en cada una de las 1B A!encias A!rarias% con la +inalidad de or!ani ar el tra)a'o%e#itar el asistencialismo% la du"licidad de acciones% en #ista de /ue los resultadoso)tenidos a la +ec a son escasos ( /ui & de alto costo. C u +alta ;ortalecer laarticulaci*n en los B ni#eles de !o)ierno% es"ec$+icamente con los !o)iernoslocales% /uienes en la actualidad "oseen el ma(or "orcenta'e de "resu"uesto dein#ersi*n. ,ra)a'ar con el en+o/ue del Pro!rama Presu"uestal "or Resultados5PPR7. Articular de manera intersectorial con la Direcci*n de Producci*n ( laDirecci*n de Industria ( ,urismo. 3on un en+o/ue de desarrollo territorial. os /ue"ermitir&% lo!rar el desarrollo del sector a!rario.

EVALUACION DE IMPACTO ) STATA

a )ase de datos capacitación contiene in+ormaci*n so)re la e#aluaci*n de un

"ro!rama "iloto de "a*a"+'a"+ & agr-"o!a% cu(o +in es me'orar la

*rod%"'+.+dad d !os *r d+os 5"e/ue os ( medianos7.El im"acto del "ro!rama se mide a tra# s del in!reso mensual "romedio

del o!ar "osterior a la ca"acitaci*n (Ingreso) .

Desa+ortunadamente% la asi!naci*n al tratamiento +ue aleatoria>

9na #aria)le dic*toma /ue es i!ual a la unidad si el 'e+e del

o!ar es un om)re (Jefe_hogar)El número de i'os /ue aún #i#en en el o!ar (Num_hijos) %

9n $ndice de calidad del suelo de cada una de las +incas(ICS) %

os a os de educaci*n del 'e+e del o!ar (anhos_educ) EEl número de ect&reas dis"oni)les "ara culti#o de cada

uno de los o!ares (hect_cultivo) .

CE#aluar el im"acto del "ro!rama "or los di+erentes !ru"os


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Para em"e ar el m todo m&s sim"le "ara calcular el e+ecto tratamiento "romedidel "ro!rama de colocaci*n en los "ue)los. Ese se ace usando el comando

ttest4 de stata. o cual com"ara el resultado entre el !ru"o de tratamiento ( el!ru"o de control.

Este comando nos muestra el e+ecto del "ro!rama de incremento de in!reso en lao!ares "or la "artici"aci*n de ca"acitaci*n so)re a!ricultura "ara me'orar los

$ndices de #ida de la "o)laci*n.

. gen ling=ln(1+ing)

. gen dim=añosedu*2+numh

. gen cult=ln(1+htcult/100)

. gen dim=añosedu*2+numh

. gen cult=ln(1+htcult/100)

. ttest ling, by(progdim)

. egen progdim=ma (!e"eho), by(dim)

#r($ % t) = 0.0000 #r(&$& ' &t&) = 0.0000 #r($ ' t) = 1.0000

a di"" % 0 a di"" *= 0 a di"" ' 0

o di"" = 0 degrees o" "reedom = ++,

di"" = mean(0) - mean(1) t = -11. /00

di"" -.2 / + .02 10/+ -. 12/0 / -.22201

combined 1000 .1 1 + .0122+ 2 . ,,// .12001 .1 ,2

1 ,/ .2,12+ .01 11, .2,+ +/ .2 1+ . 0/0/

0 1 .01 + .01,/ / . 2 , 01 .+//0, .0 0/,

3roup 4bs 5ean 6td. 7rr. 6td. 8e9. :+ ;


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Acons .01 .01 12 2. 0.000 . 22 1 .0

progdim .2 .02 10 11. 0.000 .22201 . 12 0

ling

$otal 1 0. 2 1 .1 11 Boot 567 = . 2 Cd! B-s@uared = 0.11 Besidual 1 .1 11 .1 0 2 B-s@uared = 0.11 5odel 1 . 12 1 1 . 12 #rob ' D = 0.0000 D( 1, ) = 1 . 6ource 66 d" 56 Eumber o" obs = 1000

. reg ling progdim

En la re!resi*n el resultado indica el mismo e+ecto 50.26F7% lo cual es si!ni+icati#o.

Desde la situaci*n de una #aria)le de"endiente 5'e+e o7 'e+e de o!ar.

. ttest ling, by(progdim)

. egen progdim=ma (!e"eho), by(dim)

#r($ % t) = 0.0000 #r(&$& ' &t&) = 0.0000 #r($ ' t) = 1.0000 a di"" % 0 a di"" = 0 a di"" ' 0

o di"" = 0 degrees o" "reedom = di"" = mean(0) - mean(1) t = - . 200

di"" -. 2 .01 1 -. 2 -. 1 combined 1000 .1 1 .0122 2 . .12001 .1 2

1 22 . .00 .12 1 . 0 . 2 0 . 012 .010 1 .2 00 . .010

3roup 4bs 5ean 6td. 7rr. 6td. 8e9. : ;


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consi!ui* incrementar los in!resos de los o!ares "artici"antes esto #iendodesde el "unto de "artici"aci*n en el "ro!rama como #aria)le condicional.

A ora de +orma alterna "odemos correr una re!resi*n sim"le con el in!reso contrala #aria)le dumm( creada anteriormente en +unci*n al ! nero del 'e+e de o!ar%/ue re"resenta el "ro!rama de ca"acitaci*n en el "ue)lo.

Acons . 012 .00 2 . 0.000 . 1 2 .00 2

progdims . 2 .01 1 . 2 0.000 . 1 . 2

ling

$otal 1 0. 2 1 .1 11 Boot 567 = .2 2 Cd! B-s@uared = 0. Besidual . 212 .0 1 B-s@uared = 0. 2 5odel 2.1 1 1 2.1 1 #rob ' D = 0.0000 D( 1, ) = 11 1. 6ource 66 d" 56 Eumber o" obs = 1000

. reg ling progdims

El resultado o)tenido es de 50.6 F7 i!ual /ue en la estimaci*n anterior lo cual acere+erencia al !rado de si!ni+icancia del "ro!rama.

3omo se denota en am)as situaci*n ( estimaci*n ( re!resiones los resultados enam)os casos son si!ni+icati#os lo cual e@"lica /ue el "ro!rama insertado consi!ui*su o)'eti#o. ue es el de incrementar los ni#eles de in!reso de los o!ares. Esteresultado cam)iaria si incluimos otra #aria)les de inter s en la re!resi*n. A ora%re!resionamos el in!reso "er ca"ita contra la dumm( creada con el "ro!rama%m&s otros +actores /ue "ueden a+ectar el in!reso.


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Acons . 20 .0 0 . 2 0.000 .1 22 . 2

numh .12 0 .01 0 . 2 0.000 .0 .1 102 cult .2 0 01 . 1 . 0.000 2. 0 .

añosedu -.00 2 .00 1 -1.0 0.2 0 -.02 .00 !e"eho . 0 2 .01 1 . 0.000 .2 1 . 10 1 progdims . 11 21 .01 0 . 0.000 . 2 2 2 . 1 1

ling Bobust

Boot 567 = .1 1 B-s@uared = 0. 2 #rob ' D = 0.0000 D( , 02) = .Finear regression Eumber o" obs = 0

(sum o" ?gt is . 11e+02). reg ling progdims !e"eho añosedu cult numh :p?=ics>

os resultados muestran /ue el "ro!rama de ca"acitaci*n si !enera e+ectos"ositi#os so)re el in!reso de los o!ares% con la dumm( creada en +unciona ala"artici"aci*n en el "ro!rama.


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Acons . 2 .10 .0 0.000 . .1 11

numh .2100 .021 . 2 0.000 .1 0 .2 20 0 cult 10. 10 1.1 2 . 0.000 . 12. añosedu -.01 1 .01 1 -1.1 0.2 -.0 2 .0121 !e"eho 0 (omitted)

progdim .2 000 .02 2 .0 0.000 .1 .2 1 1

ling Bobust

Boot 567 = .2 01 B-s@uared = 0. #rob ' D = 0.0000 D( , 0 ) = . 0Finear regression Eumber o" obs = 0

note !e"eho omitted because o" collinearity(sum o" ?gt is . 11e+02). reg ling progdim !e"eho añosedu cult numh :p?=ics>

En esta situaci*n con la dumm( creada en +unciona al 'e+e de o!ar. osresultados muestran /ue el "ro!rama de ca"acitaci*n si !enera e+ectos "ositi#osso)re el in!reso de los o!ares.

8E, D I8PA3, S DE PR GRA8A P R PAR,I3IPAR EN AS3 89NIDADES DE PR GRA8A

En la "resente m todo la situaci*n de "ro!rama de los o!ares /ue est&nreci)iendo el tratamiento en la comunidad. 3omen ando con el modelo sim"le%restrin!ir la muestra a los "ue)los del "ro!rama.


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Acons . 2 11 .00 0 . 0.000 . 0 . 1

!e"eho .1 22 .01 10. 0.000 .1 2 .21 0

ling Bobust

Boot 567 = .0 2 B-s@uared = 0. #rob ' D = 0.0000 D( 1, 1 0) = 10 .Finear regression Eumber o" obs = 1 2

(sum o" ?gt is 1. e+02). . reg ling !e"eho i" progdims==1 :p?=ics>

El resultado muestra /ue el im"acto de la "artici"aci*n o!ar en el "ro!rama deca"acitaci*n en a!ricultura "ara incrementar el in!reso de los o!ares% es "ositi#ola "artici"aci*n en el "ro!rama incrementa el in!reso "er ca"ita "erci)ido en los

o!ares en los "ue)los del "ro!rama en un 1 .22H.

Acons .1 1 .01 2. 1 0.000 .1 1 .211

selec . 2 .020 0.1 0.000 . 2 2 . 1

ling Bobust

Boot 567 = .1 2 B-s@uared = 0.

#rob ' D = 0.0000 D( 1, 2 1) = 0 . 1Finear regression Eumber o" obs = 2

(sum o" ?gt is 2. 0e+02). reg ling selec i" progdim==1 :p?=ics>

El resultado muestra /ue el im"acto de la "artici"aci*n del 'e+e de o!ar en el"ro!rama de ca"acitaci*n en a!ricultura "ara incrementar el in!reso de los

o!ares% es "ositi#o la "artici"aci*n del 'e+e de o!ar incrementa el in!reso"erca"ita "erci)ido en los o!ares en los "ue)los del "ro!rama en un 62.B H.

a ora en este "unto solo nos centraremos desde una sola situacion ( tra)a'armoscon la dumm( asi!nada en +uncion a la #aria)le de "artici"acion en el "ro!rama5selec7


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3on un modelo e@tendido 5con #aria)les /ue a+ecten el in!reso "erca"ita7.

Acons . 20 .0 2 .0 0.000 . 0 . 2

numh .1 22 .012 10. 1 0.000 .10 1 .1 22 cult .2 1 . 2 2 .01 0.000 1. 0 . 2 añosedu -.00 0 2 .00 21 -0. 0. 1 -.01 .01 202 selec . 0 .02 0 1 . 2 0.000 . 0 . 10

ling Bobust

Boot 567 = .111 B-s@uared = 0. #rob ' D = 0.0000 D( , 2 ) = .

Finear regression Eumber o" obs = 2

(sum o" ?gt is 2. 0e+02). reg ling selec añosedu cult numh i" progdim==1 :p?=ics>

Al incluir otras #aria)les en la re!resi*n% se "uede #er /ue el "ro!rama de"artici"aci*n o no !enera un im"acto "ositi#o de J.F6H "ara un ni#el de 1FH desi!ni+icancia.

I/*a"'o d ! *rogra/a d *ar'+"+*a"+ &0

1s+'%a"+ & 2: 3 4 d 5ogar “3 4 5o”6


o di"" = 0 degrees o" "reedom = di"" = mean(mu!er) - mean(hombre) t = -11. 00

di"" -.2 .02 10 -. 12 0 -.22201

combined 1000 .1 1 .0122 2 . .12001 .1 2

hombre .2 12 .01 11 .2 .2 1 . 0 0 mu!er 1 .01 .01 . 2 01 . 0 .0 0



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De +orma alternati#a "odemos correr un modelo lineal sim"le 5lin!7 contra la#aria)le de 'e+e de o!ar 5'e+e o7

Acons .01 .01 12 2. 0.000 . 22 1 .0

!e"eho .2 .02 10 11. 0.000 .22201 . 12 0

ling

$otal 1 0. 2 1 .1 11 Boot 567 = . 2 Cd! B-s@uared = 0.11 Besidual 1 .1 11 .1 0 2 B-s@uared = 0.11 5odel 1 . 12 1 1 . 12 #rob ' D = 0.0000 D( 1, ) = 1 . 6ource 66 d" 56 Eumber o" obs = 1000

. reg ling !e"eho

a re!resi*n ilustra /ue el e+ecto de la "artici"aci*n de los 'e+e de o!ar en el"ro!rama so)re el in!reso es 26.FBH

1S+'%a"+ & 7: *ar'+"+*a"+ & & ! *rogra/a “s ! "”6


o di"" = 0 degrees o" "reedom = di"" = mean(seleccio) - mean(no selec) t = - . 200

di"" -. 2 .01 1 -. 2 -. 1 combined 1000 .1 1 .0122 2 . .12001 .1 2 no selec 22 . .00 .12 1 . 0 . 2seleccio . 012 .010 1 .2 00 . .010



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Acons . 012 .00 2 . 0.000 . 1 2 .00 2

selec . 2 .01 1 . 2 0.000 . 1 . 2

ling

$otal 1 0. 2 1 .1 11 Boot 567 = .2 2 Cd! B-s@uared = 0. Besidual . 212 .0 1 B-s@uared = 0. 2 5odel 2.1 1 1 2.1 1 #rob ' D = 0.0000 D( 1, ) = 11 1. 6ource 66 d" 56 Eumber o" obs = 1000

. reg ling selec

a re!resi*n ilustra /ue el e+ecto de la "artici"aci*n de los /ue "artici"aron en el"ro!rama so)re el in!reso es 6 .FJH%

MEDICION DE LOS E(ECTOS DESBORDAMIENTO 1SECUNDARIO6 DE LAASIGNACION DEL PROGRAMA0

Acons . 2 .02 1 21 . 0.000 . . 1

progdim . 22 .0 00 2 12. 0.000 . 2 . 2

ling Bobust

Boot 567 = .22 B-s@uared = 0. 1 #rob ' D = 0.0000

D( 1, ) = 1 . 1Finear regression Eumber o" obs =

(sum o" ?gt is . 1 e+02). reg ling progdim i" selec==0 :p?=ics>

El resultado muestra e+ectos directos "ositi#os so)re el in!reso.

8odelo de re!resi*n e@tendido.


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Acons .1 .0 2 2. 1 0.000 . 0 1 . 0 numh .1 0 .022 0 .2 0.000 .0 2 0 .1

cult . 2 1 1.1 . 0.000 .1 01 . 2 añosedu -.00 .0112 0 -0. 2 0. -.02 2 .01 progdim . 00 .0212 1 1 . 0.000 . 0 2 . 1 22

ling Bobust

Boot 567 = .1 1 B-s@uared = 0. 2 #rob ' D = 0.0000 D( , 1) = .Finear regression Eumber o" obs =

(sum o" ?gt is . 1 e+02). reg ling progdim añosedu cult numh i" selec==0 :p?=ics>

3omo se "uede #erse en la salida /ue si!ue la asi!naci*n del "ro!rama en los"ue)los no muestra nin!ún e+ecto secundario% des"u s de controlar con otras#aria)les.

Acons .1 1 .01 2. 1 0.000 .1 1 .211

progdims . 2 .020 0.1 0.000 . 2 2 . 1

ling

Bobust

Boot 567 = .1 2 B-s@uared = 0. #rob ' D = 0.0000 D( 1, 2 1) = 0 . 1Finear regression Eumber o" obs = 2

(sum o" ?gt is 2. 0e+02). reg ling progdims i" !e"eho==1 :p?=ics>


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Acons .2 .0 1 1 .1 0.000 .1 1 . 1 2 numh .0 .00 1 . 0 0.000 .0 2 .0 0 2

cult 2. 0112 . 12 .00 0.000 1. .20 0 añosedu -.00 10 1 .00 -1.1 0.2 0 -.0111 1 .002 1 progdim .1 0 .00 2 20.1 0.000 .1 2 .1 1 0 1

ling Bobust

Boot 567 = .0 11 B-s@uared = 0. 0 #rob ' D = 0.0000 D( , 12 ) = 0 .2Finear regression Eumber o" obs = 1 2

(sum o" ?gt is 1. e+02). reg ling progdim añosedu cult numh i" selec==1 :p?=ics>

En esta situaci*n se "erci)e /ue e@iste un le#e e+ecto /ue indica /ue la #ariaci*nde la #aria)le "ro!dim ne!ati#amente lo cual no mu( si!ni+icante. Por el ende noe@isten otras ra ones "or el cual se "ueda e@istir otros e+ectos secundarios en lare!resi*n.

TECNICA DEL PROPENSIT8 SCORE MATC9ING 1ENPAREJAMIENTO6

(0 real changes made)

. pscore selec añosedu cult numh :p?=ics>, pscore(ps ) blocGid(blocG"1) comsup le9el(0.001)


16/25

$otal 1,000 100.00 no seleccionado 22 22. 0 100.00 seleccionado . 0 . 0

= si, 0 = no Dre@. #ercent


17/25

; . 0 2 . 0 Jurtosis .1 1; . 0 . 1 0 6Ge?ness 1.0 1

0; . 1 122 . Kariance .0 21; . 00 00 .

Fargest 6td. 8e9. .2 02 10; .1 11 5ean .2 0 0

2 ; .0 1 .000 6um o" Igt. 10; .010 .000 1 4bs ; .00 .000 1 1; .000 .000 #ercentiles 6mallest

7stimated propensity score

in region o" common support8escription o" the estimated propensity score

$he region o" common support is :.000 , . 0 2>Eote the common support option has been selected


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Kariable cult is not balanced in blocG 2

Kariable numh is not balanced in blocG 1

Kariable cult is not balanced in blocG 1

**********************************************************

Lse option detail i" you ?ant more detailed output6tep 2 $est o" balancing property o" the propensity score**********************************************************

is not di""erent "or treated and controls in each blocGs$his number o" blocGs ensures that the mean propensity score

$he "inal number o" blocGs is

******************************************************Lse option detail i" you ?ant more detailed output6tep 1 denti"ication o" the optimal number o" blocGs******************************************************


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Eote the common support option has been selected

$otal 22

. 0

. 1

. 1

. 22

.2 102 11 110 1 2

o" pscore seleccion no selecc $otal o" blocG 0 = no n"erior participante 1 = si, selccion de

$ry a di""erent speci"ication o" the propensity score

$he balancing property is not satis"ied

Kariable numh is not balanced in blocG

Kariable cult is not balanced in blocG

Kariable cult is not balanced in blocG

Kariable numh is not balanced in blocG 2

*******************************************7nd o" the algorithm to estimate the pscore*******************************************

os resultados inclu(en una salida de un re!resi*n "ro)it% la estimaci*n (descri"ci*n del "ro"ensit( score% el número de )lo/ues ( la estrati+icaci*nem"leando el "ro"ensit( score ( la "rue)a de la "ro"iedad de )alanceo. el &rea deso"orte común /ue son los "ro"ensit( score /ue est&n dentro del ran!o #aloresestimados m$nimo ( m&@imo "ara los o!ares en el !ru"o de tratamiento.

El si!uiente resultado muestra /ue la re!i*n identi+icada de so"orte común esK.000B6F6 % .LL 60 B2M% el número +inal de )lo/ues es ( la "ro"iedad de)alanceo no es satis+ec a. El elemento mas im"ortante a mirar en la salida es lalista de #aria)les /ue causan /ue la "ro"iedad de )alanceo no se satis+a!a. Elresultado muestra la #aria)le num 4 ( cult4 no es )alanceado en el )loc 1% 2% %J la soluci*n a este "ro)lema es em"lear un con'unto di+erente de las co#aria)les( lue!o e'ecutar nue#amente el comando "score4


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EL E(ECTO PROMEDIO DEL TRATAMIENTO UTILI ANDO “ MATC9ING” DELVECINO MAS PROXIMO. attnd ling selec :p?eight=ics>, pscore(ps ) comsup

nearest neighbour matchesEote the numbers o" treated and controls re"er to actual

22 112 0. 2 0.0 . 2

n. treat. n. contr. C$$ 6td. 7rr. t

Cnalytical standard errors(random dra? 9ersion)C$$ estimation ?ith Eearest Eeighbor 5atching method

$his operation may taGe a ?hile. $he program is searching the nearest neighbor o" each treated unit.

os si!uientes resultados muestran /ue% la "artici"aci*n de los seleccionados enel "ro!rama de ca"acitaci*n o)re la a!ricultura "ara incrementar el in!reso en los

o!ares tiene un im"acto si!ni+icati#o so)re el in!reso "erca"ita del o!ar con el

m todo del #ecino mas cercano 5tOF.62 7 el tratamiento "romedio de los traslados5A,,7 so)re el in!reso "er ca"ita en el "ro!rama de "artici"aci*n de losseleccionados es de 2. H.

E;E3, PR 8EDI DE ,RA,A8IEN, 9,I IZAND 8A,3?ING4ES,RA,I;I3AD .


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1 0 0. 1 0.01 .11


Cnalytical standard errorsC$$ estimation ?ith the 6trati"ication method

. atts ling selec, pscore(ps ) blocGid(blocG"1) comsup

El resultado muestra un aumento del .1H en el in!reso "er ca"ita de)ido a la"artici"aci*n de los seleccionados en el "ro!rama de a!ricultura.


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E E;E3, PR 8EDI DE ,RA,A8IEN, 9,I IZAND RADI 8A,3?ING4

matches ?ithin radiusEote the numbers o" treated and controls re"er to actual

10 2 0. 0.02 2 .01


Cnalytical standard errorsC$$ estimation ?ith the Badius 5atching method

$his operation may taGe a ?hile. $he program is searching "or matches o" treated units ?ithin radius.

. attr ling selec, pscore(ps ) radius(0.001) comsup

El resultado muestra un im"acto creciente 56 .BH7 si!ni+icati#o 52L.0167 de la"artici"aci*n de los seleccionados en el "ro!rama de a!ricultura so)re el in!reso.

EL E(ECTO PROMEDIO DEL TRATAMIENTO UTILI ANDO ;ERNEL

“MATC9ING”


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the bootstrap option to get bootstrapped standard errors.Eote Cnalytical standard errors cannot be computed. Lse

22 0. 2 . .


C$$ estimation ?ith the Jernel 5atching method

$his operation may taGe a ?hile. $he program is searching "or matches o" each treated unit.

. attG ling selec, pscore(ps ) comsup bootstrap reps( 0)


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M< = bias-corrected # = percentileEote E = normal

. . 2 (M


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Co&"!%s+o& s:

Este estudio "resenta la e#aluaci*n di+erencia en di+erencia del im"acto del"ro!rama de ca"acitaci*n a!r$cola en el Perú. A"ro#ec ando una muestra m&s

!rande de datos ( estrate!ia de identi+icaci*n me'orada% el estudio trata dostemas. Primero% estima el im"acto !eneral /ue se "odr$a dar a cada +amilia "orel in!reso mensual "or o!ar

Se!undo% el mane'o de tierras ( culti#o consi!ui* incrementar los in!resos de loso!ares "artici"antes esto #iendo desde el "unto de "artici"aci*n en el "ro!rama

como #aria)le condicional.

3oncluimos /ue con el "ro!rama de ca"acitaci*n a!r$cola se !enera unim"acto "ositi#o /ue !enerar$a un incremento de in!resos mensuales a cada+amilia

trabajo electivo 3 listo.docx

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